Este é o resultado do kit rodado nos logs reais de um mês de trabalho do Nei Maldaner (INEMA) com o Claude Code e o Codex. Serve de exemplo de como ler a sua própria escada e de para onde ela aponta.
De 13/10/2026 a 12/11/2026. O kit leu 9.959 sessões do Claude Code e 3.233 do Codex: 1.366 conversas com o Nei e 11.269 sessões que rodaram sozinhas (scripts, timers, bots). A IA fez 111.442 ações (comandos, edições, leituras). Um modelo barato (codex gpt-6-luna (low)) só agrupou os pedidos em tarefas; o nível de cada sessão vem do comportamento registrado, não de opinião.
A barra é o total de horas de trabalho com IA no mês, dividido pelos quatro níveis. Metade já está na parte de cima da escada.
Cada barra é uma tarefa: o comprimento são as horas por semana e as cores mostram em que nível elas foram feitas. ⚠ = tarefa crítica (vai a público ou mexe em sistema), que o kit segura no AL4.
| Tarefa | h/sem* | Nível | IA conduz | Roda sozinho | Para onde vai |
|---|---|---|---|---|---|
| Produzir vídeos e séries crítica | 75,9 | AL4 | 64% | 18% | teto AL4 (crítica) · 95% em AL4+ em mar/2027 |
| Outras tarefas | 46,0 | AL3 | 43% | 31% | 50% em AL5 em dez/2026 |
| Criar projetos e kits | 19,0 | AL4 | 53% | 0% | ainda sem AL5 medido |
| Pesquisar e validar conteúdo | 13,8 | AL3 | 35% | 7% | 50% em AL5 em mar/2027 |
| Manter sistemas e servidores crítica | 8,4 | AL3 | 25% | 0% | teto AL4 (crítica) · 95% em AL4+ em jun/2027 |
| Traduzir conteúdos | 6,5 | AL5 | 65% | 54% | já passou de 50% em AL5 |
| Analisar métricas e operações crítica | 5,7 | AL3 | 36% | 10% | teto AL4 (crítica) · 95% em AL4+ em mai/2027 |
| Criar cursos e formações | 4,7 | AL4 | 74% | 0% | ainda sem AL5 medido |
| Planejar produtos e campanhas crítica | 3,2 | AL3 | 15% | 0% | teto AL4 (crítica) · 95% em AL4+ em jul/2027 |
| Publicar e divulgar conteúdo crítica | 1,7 | AL3 | 33% | 0% | teto AL4 (crítica) · 95% em AL4+ em mai/2027 |
* Horas de trabalho COM a IA: somam sessões em paralelo e o tempo da máquina (por isso o total, 184,9 h/semana, passa de uma semana real). Servem para comparar tarefas, não para contar o tempo da pessoa. O que é feito sem IA (gravar, reuniões, ligações) não aparece nos logs.
No relatório de novembro de 2026, a IA liderava 26% da pesquisa da Anthropic e nenhuma tarefa estava totalmente automática. No caso do Nei, a IA conduz o dobro disso e quase um quinto já roda sozinho, principalmente traduções e as rotinas de vídeo.
Comparação ilustrativa: a rotina de um criador de conteúdo não é a mesma coisa que pesquisa de modelos de IA. O ponto é o ritmo, não a régua exata.
A curva usa a mesma velocidade que os autores do AI 2027 projetam para a pesquisa automática (de 50% em jun/2027 para 95% em nov/2027), aplicada ao ponto de partida do Nei. Linha âmbar: parte conduzida pela IA (AL4+AL5). Linha laranja: parte que roda sozinha (AL5).
| Mês | Data | IA conduz | Roda sozinho |
|---|---|---|---|
| 0 | nov/2026 | 52,2% | 17,9% |
| 1 | dez/2026 | 66,2% | 28,1% |
| 2 | jan/2027 | 77,9% | 41,3% |
| 3 | fev/2027 | 86,4% | 55,8% |
| 6 | mai/2027 | 97,3% | 88,0% |
| 9 | ago/2027 | 99,5% | 97,7% |
| 12 | nov/2027 | 99,9% | 99,6% |
É extrapolação, não profecia. Ela supõe que a rotina do Nei acelera no mesmo ritmo do laboratório, e ignora o teto das tarefas críticas: na prática, publicar e mexer em servidores continuam com revisão humana, então o AL5 total não chega a 100%.
Os números mostram que o Nei já não executa a maior parte do trabalho: ele dirige. Em um mês foram 11.269 sessões automáticas e só 1.366 conversas. O trabalho diário vira cinco coisas que a IA não faz por ele.
Se você usa Claude Code ou Codex, dois comandos geram o mesmo relatório para você. O primeiro (de-logs.py) lê os registros só no seu computador, sem internet. O segundo (escada-logs.py) dá nome às tarefas de um de três jeitos: --motor codex, o padrão, manda à OpenAI, pela sua assinatura do Codex, o começo dos seus pedidos e a tabela de tarefas e horas para escrever o resumo (o kit tira chaves conhecidas, e-mails e números longos; o resto do texto vai); --motor ollama usa um modelo no seu computador; --motor palavras usa palavras-chave e não manda nada. Dados confidenciais (trabalho de cliente, sigilo): use --motor palavras ou ollama, e rode os comandos você mesmo no terminal, porque se pedir à sua IA para rodar e resumir, o relatório passa pelo provedor dela. O Claude Code apaga registros com mais de 30 dias (aumente o cleanupPeriodDays para medir mais); se faltar período, o de-logs.py avisa.
python3 kit/scripts/de-logs.py --dias 30 # lê os logs → sessoes.json python3 kit/scripts/escada-logs.py --motor codex # ou --motor ollama / palavras